一种快速构建Delaunay三角网的算法，该算法结合逐点插入算法和分治算法，具有建网速度快，耗费空间小的优点。
采用多级自适应网格划分点集，对叶子网格内的点采用改进了的逐点插入算法生成了三角网，子三角网间利用分治算法的思想进行合并。
经实践验证，算法复杂度与点数几乎成线性关系。

这是一个比较绚丽，比较有新意的loading动效，可供学习交流！

针对向量网络数据的交换设备尽可能不实现信令处理的问题，通过计算和遍历网络拓扑生成树的方法对网络拓扑进行检测和更新，提出了一种基于拓扑更新策略的向量网的连接设计。
采用组长探测、节点响应的向量网拓扑发现方法和简单交换机网络的拓扑发现方法进行拓扑收集。
实证案例分析表明：信源设备遍历向量网中的17个分量地址，1s后发送维护信令包对拓扑进行检测。
在遍历过程中，终端生成叶子节点表Leaf-node和包含虚拟链路的非叶子节点表v-node准确地定位向量网的连接效果，从而有效地提供多路径向量网通信。

1.1单项选择题1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中,数据元素的①、数据信息在计算机中的②以及一组相关的运算等的课程。
①A．操作对象　　　Ｂ．计算方法　　Ｃ．逻辑结构　　Ｄ．数据映象②A．存储结构Ｂ．关系Ｃ．运算Ｄ．算法2.数据结构DS(DataStruct)可以被形式地定义为DS=（D，R），其中D是①的有限集合，R是D上的②有限集合。
①A．算法Ｂ．数据元素Ｃ．数据操作Ｄ．数据对象②A．操作Ｂ．映象Ｃ．存储Ｄ．关系3.在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成。
A．动态结构和静态结构Ｂ．紧凑结构和非紧凑结构Ｃ．线性结构和非线性结构Ｄ．内部结构和外部结构4.算法分析的目的是①，算法分析的两个主要方面是②。
①A.找出数据结构的合理性B.研究算法中的输入和输出的关系C.分析算法的效率以求改进D.分析算法的易懂性和文档性②A.空间复杂性和时间复杂性B.正确性和简明性C.可读性和文档性D.数据复杂性和程序复杂性5.计算机算法指的是①，它必具备输入、输出和②等五个特性。
①A.计算方法B.排序方法C.解决问题的有限运算序列D.调度方法②A.可行性、可移植性和可扩充性B.可行性、确定性和有穷性C.确定性、有穷性和稳定性D.易读性、稳定性和安全性1.2填空题（将正确的答案填在相应的空中）1.数据逻辑结构包括、、和四种类型，树形结构和图形结构合称为。
2.在线性结构中，第一个结点前驱结点，其余每个结点有且只有个前驱结点；
最后一个结点后续结点，其余每个结点有且只有个后续结点。
3.在树形结构中，树根结点没有结点，其余每个结点有且只有个直接前驱结点，叶子结点没有结点，其余每个结点的直接后续结点可以。
4.在图形结构中，每个结点的前驱结点数和后续结点数可以。
5.线性结构中元素之间存在关系，树形结构中元素之间存在关系，图形结构中元素之间存在关系。
6.算法的五个重要特性是____,____,____,____,____。
7.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜n;j++)A[i][j]=0;8.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜i;j++)A[i][j]=0;9.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
s=0;for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜n;j++)for(k=0;k＜n;k++)s=s+B[i][j][k];sum=s;10.分析下面算法（程序段）给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
inti=0，s=0;while(s＜n){i++;s+=i;//s=s+i}11.分析下面算法（程序段）给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
i=1;while(i＜=n)i=i*2;

（1）输入字符序列，建立二叉链表。
（2）先序、中序、后序遍历二叉树:递归算法。
（3）中序遍历二叉树:非递归算法（最好也能实现先序，后序非递归算法）。
（4）求二叉树的高度。
（5）求二叉树的叶子个数。
（6）对于树中每一个元素值为x的结点，删去以它为根的子树，并释放相应的空间。
（8）借助队列实现二叉树的层次遍历。
（9）在主函数中设计一个简单的菜单，分别调试上述算法。

ztree模糊搜索demo,根据关键字显示叶子节点ztree模糊搜索demo,根据关键字显示叶子节点ztree模糊搜索demo,根据关键字显示叶子节点ztree模糊搜索demo,根据关键字显示叶子节点

根据extendedpreOrdersequence建立二叉树三种遍历的递归算法三种遍历的非递归算法层顺遍历的非递归算法树深度宽度叶子数节点数度为1节点数的算法树的克隆根据两种顺序建立二叉树

设二叉排序树的二叉链表存储结构的类型定义如下：typedefstructnode{intdata;//用整数表示一个结点的名structnode*LChild,*RChild;//左右指针域}BSTNode,*BSTree;设计算法并编写程序求解以下几个问题。
8121410731562415119131613（1）键盘输入一个元素序列创建一棵二叉排序树，输出该二叉排序树的中序遍历序列；
例如，若输入45,24,55,12,37,53,60,23,40,70则创建的二叉排序树为：输出结果为：12232437404553556070（2）在（1）中所得的二叉排序树中插入一个值为58的结点，再输出它的中序遍历序列，输出结果为：1223243740455355586070（3）在（1）中所得的二叉排序树中删除值为45的结点，再输出它的中序遍历序列，输出结果为：12232437405355586070（4）利用（1）中所得的二叉排序树的所有叶子结点构造一个带头结点的单链表L。
要求不能破坏这棵二叉排序树。
所得的单链表L如下。
输出该链表各结点的值，输出结果为：23405370（5）设计算法将（1）中所得的二叉排序树的左右子树进行交换，由于二叉树是一种递归定义，所以子树的左右两棵子树也要相交换，依此类推。
最后输出所得到的二叉树的中序遍历序列。
例如，经过上述操作后，（1）中所得的二叉排序树变为如下形式。
输出该二叉树的中序序列，结果为：70605553454037242312（6）设计算法统计并输出（1）中所得的二叉排序树中只有一个孩子结点的结点个数。
输出结果为：3（7）在（1）中所得的二叉排序树中，设计算法并编写程序输出结点40的所有祖先结点。
输出结果为：452437

leaf_data

１本程序在vc++6.0编译通过并能正常运行。
２主界面程序已经尽量做到操作简便了，用户只需要根据提示一步步进行操作就行了。
六思考和总结：这个课程设计的各个基本操作大部分都在我的综合性实验中实现了，所以做这个主要攻克插入和删除这两个算法！其中插入在书本上已经有了，其中的右平衡算法虽然没有给出，但通过给出的左平衡算法很容易就可以写出右平衡算法。
所以最终的点就在于删除算法的实现！做的过程中对插入算法进行了非常非常多次的尝试！花了非常多的时间，这其中很多时候是在对程序进行单步调试，运用了ＶＣ６。
０的众多良好工具，也学到了很多它的许多好的调试手段。
其中删除算法中最难想到的一点是：在用叶子结点代替要删除的非叶子结点后，应该递归的运用删除算法去删除叶子结点！这就是整个算法的核心，其中很强烈得体会到的递归的强大，递归的最高境界（我暂时能看到的境界）！其它的都没什么了。
选做的那两个算法很容易实现的：１合并两棵平衡二叉排序树：只需遍历其中的一棵，将它的每一个元素插入到另一棵即可。
２拆分两棵平衡二叉排序树：只需以根结点为中心，左子树独立为一棵，右子树独立为一棵，最后将根插入到左子树或右子树即可。
BSTreeEmpty(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：若T为空平衡二叉排序树，则返回TRUE,否则FALSE.BSTreeDepth(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：返回T的深度。
LeafNum(BSTreeT)求叶子结点数，非递归中序遍历NodeNum(BSTreeT)求结点数，非递归中序遍历DestoryBSTree(BSTree*T)后序遍历销毁平衡二叉排序树TR_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作右旋处理，处理之后p指向新的树根结点即旋转处理之前的左子树的根结点L_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作左旋处理，处理之后p指向新的树根结点，即旋转处理之前的右子树的根结点LeftBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作左平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点RightBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作右平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点Insert_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*taller)若在平衡的二叉排序树Ｔ中不存在和e有相同的关键字的结点，则插入一个数据元素为e的新结点，并返回OK,否则返回ERROR.若因插入而使二叉排序树失去平衡，则作平衡旋转处理布尔变量taller反映Ｔ长高与否InOrderTraverse(BSTreeT)递归中序遍历输出平衡二叉排序树SearchBST(BSTreeT,TElemTypee,BSTree*f,BSTree*p)在根指针Ｔ所指的平衡二叉排序树中递归的查找其元素值等于e的数据元素，若查找成功，则指针p指向该数据元素结点，并返回TRUE，否则指针p指向查找路径上访问的最后一个结点并返回FALSE，指针f指向Ｔ的双亲，其初始调用值为NULLDelete_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*shorter)在平衡二叉排序树中删除元素值为e的结点,成功返回OK,失败返回ERRORPrintBSTree_GList(BSTreeT)以广义表形式打印出来PrintBSTree_AoList(BSTreeT,intlength)以凹入表形式打印,length初始值为0Combine_Two_AVL(BSTree*T1,BSTreeT2)合并两棵平衡二叉排序树Split_AVL(BSTreeT,BSTree*T1,BSTree*T2)拆分两棵平衡二叉树}(2)存储结构的定义：typedefstructBSTNode{ TElemTypedata; intbf;//结点的平衡因子 structBSTNode*lchild,*rchild;//左.右孩子指针}BSTNode,*BSTree;

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。